AI: هذا هو السبب في أن العالم النامي متأخر - وهذه مشكلة لنا جميعًا

الذكاء الاصطناعي

المشاركة تعنى الاهتمام

22 مايو، 2022

يعد الذكاء الاصطناعي (AI) بالفعل جزءًا من الحياة العامة ، لكن استخدامه المتزايد يحمل تكلفة بيئية ويمكن أن يوسع الفجوة الرقمية العالمية.

 

By

عالم بيانات (مساعد KTP) ، جامعة هال


 

  • يتم استخدام الذكاء الاصطناعي (AI) بالفعل في تطبيقات الهواتف الذكية والكمبيوتر اليومية ، وتخطط العديد من البلدان لزيادة استخدامه في الخدمات العامة.
  • ومع ذلك ، وجدت الأبحاث الحديثة من Oxford Insights تباينات كبيرة بين الدول عندما يتعلق الأمر بالاستعداد التكنولوجي.
  • يمكن أن يؤدي ذلك إلى توسيع الفجوة الرقمية بشكل أكبر لأن قوة الحوسبة المطلوبة للذكاء الاصطناعي بعيدة عن متناول العديد من البلدان النامية.
  • تأتي التكنولوجيا أيضًا مع التكاليف البيئية ، والتي ستكون أسوأ في هذه المناطق.
  • ولكن يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي على الصعيد العالمي من خلال النهج التعاوني الصحيح ، كما يقول الخبراء - مثل تحقيق أهداف التنمية المستدامة للأمم المتحدة.

 

الذكاء الاصطناعي (AI) هو أكثر بكثير من مجرد كلمة طنانة في الوقت الحاضر. إنها قوى التعرف على الوجه في الهواتف الذكية وأجهزة الكمبيوتر ، الترجمة بين اللغات الأجنبية، الأنظمة التي تصفية رسائل البريد الإلكتروني العشوائية وتحديد المحتوى السام على وسائل التواصل الاجتماعي، ويمكن حتى الكشف عن الأورام السرطانية. تساعد هذه الأمثلة ، جنبًا إلى جنب مع عدد لا يحصى من التطبيقات الأخرى الحالية والناشئة للذكاء الاصطناعي ، في تسهيل حياة الناس اليومية ، لا سيما في العالم المتقدم.

 

اعتبارًا من أكتوبر 2021 ، ورد أن 44 دولة لديها خططها الإستراتيجية الوطنية للذكاء الاصطناعي ، مما يدل على استعدادها للمضي قدمًا في سباق الذكاء الاصطناعي العالمي. وتشمل هذه الاقتصادات الناشئة مثل الصين والهند ، التي تقود الطريق في بناء خطط وطنية للذكاء الاصطناعي في العالم النامي.

 

صنفت شركة Oxford Insights ، وهي شركة استشارية تقدم المشورة للمنظمات والحكومات بشأن الأمور المتعلقة بالتحول الرقمي ، مدى استعداد 160 دولة في جميع أنحاء العالم عندما يتعلق الأمر باستخدام الذكاء الاصطناعي في الخدمات العامة. تحتل الولايات المتحدة المرتبة الأولى في مؤشر الجاهزية الحكومية للذكاء الاصطناعي لعام 2021 ، تليها سنغافورة والمملكة المتحدة.

 

والجدير بالذكر أن المناطق ذات الدرجات الأدنى في هذا المؤشر تشمل الكثير من العالم النامي ، مثل أفريقيا جنوب الصحراء الكبرى ومنطقة البحر الكاريبي وأمريكا اللاتينية ، وكذلك بعض بلدان وسط وجنوب آسيا.

 

يتمتع العالم المتقدم بميزة حتمية في إحراز تقدم سريع في ثورة الذكاء الاصطناعي. مع قدرة اقتصادية أكبر ، تكون هذه البلدان الأكثر ثراء بطبيعة الحال في وضع أفضل للقيام باستثمارات كبيرة في البحث والتطوير اللازمين لإنشاء نماذج حديثة للذكاء الاصطناعي.

 

في المقابل ، غالبًا ما يكون لدى البلدان النامية أولويات أكثر إلحاحًا ، مثل التعليم والصرف الصحي والرعاية الصحية وإطعام السكان ، والتي تتجاوز أي استثمار كبير في التحول الرقمي. في هذا المناخ ، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يوسع الفجوة الرقمية الموجودة بالفعل بين البلدان المتقدمة والبلدان النامية.

 

التكاليف الخفية للذكاء الاصطناعي الحديث

 

يُعرّف الذكاء الاصطناعي تقليديًا بأنه "علم وهندسة صناعة الآلات الذكية". لحل المشكلات وأداء المهام ، تنظر نماذج الذكاء الاصطناعي عمومًا إلى المعلومات السابقة وتتعلم القواعد لعمل تنبؤات بناءً على أنماط فريدة في البيانات.

 

الذكاء الاصطناعي مصطلح واسع يشمل مجالين رئيسيين - التعلم الآلي والتعلم العميق. بينما يميل التعلم الآلي إلى أن يكون مناسبًا عند التعلم من مجموعات بيانات أصغر ومنظمة جيدًا ، فإن خوارزميات التعلم العميق أكثر ملاءمة لمشاكل العالم الواقعي المعقدة - على سبيل المثال ، التنبؤ بأمراض الجهاز التنفسي باستخدام صور الأشعة السينية للصدر.

 

تعمل العديد من التطبيقات الحديثة التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي ، من ميزة الترجمة من Google إلى العمليات الجراحية بمساعدة الروبوت ، على الاستفادة من الشبكات العصبية العميقة. هذا نوع خاص من نماذج التعلم العميق التي تعتمد بشكل فضفاض على بنية الدماغ البشري.

 

بشكل حاسم ، الشبكات العصبية متعطشة للبيانات ، وغالبًا ما تتطلب ملايين الأمثلة لتعلم كيفية أداء مهمة جديدة بشكل جيد. هذا يعني أنها تتطلب بنية تحتية معقدة لتخزين البيانات وأجهزة الحوسبة الحديثة ، مقارنة بنماذج التعلم الآلي الأبسط. مثل هذه البنية التحتية للحوسبة واسعة النطاق لا يمكن تحملها بشكل عام بالنسبة للدول النامية.

 

AI: هذا هو السبب في أن العالم النامي متأخر - وهذه مشكلة لنا جميعًا

 

بالإضافة إلى الثمن الباهظ ، هناك مشكلة أخرى تؤثر بشكل غير متناسب على البلدان النامية وهي الخسائر المتزايدة التي يلحقها هذا النوع من الذكاء الاصطناعي بالبيئة. على سبيل المثال ، تكلف الشبكة العصبية المعاصرة ما يزيد عن 150,000 دولار أمريكي للتدريب ، وسوف تخلق حوالي 650 كجم من انبعاثات الكربون أثناء التدريب (يمكن مقارنتها برحلة عبر أمريكا). يمكن أن يؤدي تدريب نموذج أكثر تقدمًا إلى ما يقرب من خمسة أضعاف إجمالي انبعاثات الكربون الناتجة عن سيارة متوسطة خلال عمرها بأكمله.

 

كانت البلدان المتقدمة تاريخياً المساهم الرئيسي في زيادة انبعاثات الكربون ، لكن عبء مثل هذه الانبعاثات ، للأسف ، يقع بشكل كبير على عاتق الدول النامية. يعاني الجنوب العالمي عمومًا من أزمات بيئية غير متناسبة ، مثل الطقس القاسي والجفاف والفيضانات والتلوث ، ويرجع ذلك جزئيًا إلى قدرته المحدودة على الاستثمار في العمل المناخي.

 

تستفيد البلدان النامية أيضًا على أقل تقدير من التقدم في الذكاء الاصطناعي وكل الخير الذي يمكن أن يجلبه - بما في ذلك بناء القدرة على الصمود ضد الكوارث الطبيعية.

 

استخدام الذكاء الاصطناعي من أجل الخير

 

بينما يحرز العالم المتقدم تقدمًا تقنيًا سريعًا ، يبدو أن العالم النامي غير ممثل تمثيلا ناقصا في ثورة الذكاء الاصطناعي. وإلى جانب النمو غير العادل ، من المرجح أن يتحمل العالم النامي وطأة العواقب البيئية التي تخلقها نماذج الذكاء الاصطناعي الحديثة ، المنتشرة في الغالب في العالم المتقدم.

 

لكنها ليست كلها أخبار سيئة. وفقًا لدراسة أجريت عام 2020 ، يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في تحقيق 79٪ من الأهداف ضمن أهداف التنمية المستدامة. على سبيل المثال ، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لقياس والتنبؤ بوجود تلوث في إمدادات المياه ، وبالتالي تحسين عمليات مراقبة جودة المياه. وهذا بدوره يمكن أن يزيد من فرص الحصول على المياه النظيفة في البلدان النامية.

 

يمكن أن تكون فوائد الذكاء الاصطناعي في الجنوب العالمي هائلة - من تحسين الصرف الصحي إلى المساعدة في التعليم إلى توفير رعاية طبية أفضل. يمكن أن يكون لهذه التغييرات الإضافية تأثيرات تدفق كبيرة. على سبيل المثال ، يمكن أن يساعد تحسين خدمات الصرف الصحي والخدمات الصحية في البلدان النامية في تجنب تفشي الأمراض.

 

ولكن إذا أردنا تحقيق القيمة الحقيقية لـ "الذكاء الاصطناعي الجيد" ، فإن المشاركة العادلة في تطوير التكنولوجيا واستخدامها أمر ضروري. هذا يعني أن العالم المتقدم يحتاج إلى تقديم دعم مالي وتكنولوجي أكبر للعالم النامي في ثورة الذكاء الاصطناعي. يجب أن يكون هذا الدعم أكثر من قصير الأجل ، ولكنه سيحقق فوائد كبيرة ودائمة للجميع.

 

 

تم نشر هذه المقالة في الأصل من قبل المنتدى الاقتصادي العالمي ، في 21 أبريل 2022 ، وتم إعادة نشرها وفقًا لـ Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International Public License. يمكنك قراءة المقال الأصلي هنا. الآراء المعبر عنها في هذا المقال هي آراء المؤلف وحده وليست من WorldRef.


 

استكشف خدمات WorldRef لتتعلم كيف نجعل عمليات عملك العالمية أسهل وأكثر اقتصادا!

محطة طاقة الرياح | حلول الطاقة المائيةمراجعة الطاقة | الطاقة الحرارية والتوليد المشترك | أنظمة الكهربائية | خدمات للبائعين  |  المصادر الصناعية المجانية   |  حلول الصناعية  |  التعدين ومعالجة المعادن  |  أنظمة مناولة المواد  |  التحكم في تلوث الهواء  |  معالجة المياه والصرف الصحي  |  النفط والغاز والبتروكيماويات  |  السكر والإيثانول الحيوي  |  الطاقة الشمسية  |  حلول طاقة الرياح